阿勒泰地区雪灾遥感监测模型与评价方法

利用我国新疆阿勒泰地区1996～1997年两次雪灾期间的NOAA卫星数据及地面气象台站观测资料,建立了积雪深度遥感反演模型;利用线性混合光谱分解原理,研究了基于像元的积雪覆盖率及积雪空间分类算法;提出评价积雪对草地畜牧业危害程度的两种基于格网数据结构的定量化指数.结果表明,通过积雪深度反演模型和线性混合光谱分解方法可计算基于像元的积雪深度和覆盖率,提高积雪分类的精度.建立的基于格网单元的积雪危害指数模型可系统地表达积雪区的雪情、草情、畜情和气象因子的空间分布状况,综合反映积雪对草地畜牧业的危害程度.     

基于多端元光谱分解的干旱区植被覆盖度遥感反演

植被覆盖度是评价陆地生态系统状况与土地荒漠化程度的重要指标.利用环境一号(HJ-1)小卫星上搭载的新型高光谱传感器HSI获取的数据,通过纯净像元指数和端元平均均方根误差相结合的方法提取合适的端元光谱,然后基于多端元混合像元分解(MESMA)模型,反演了新疆石河子地区的植被覆盖度(FVC).通过与线性光谱分解(LSMA)模型反演结果以及地面样方数据进行比较,对HJ-1/HSI数据反演结果进行精度评价与光谱验证.结果表明:MESMA模型能对不同的像元选取不同端元组合,更接近实际情况,比LSMA模型能更好地提取植被覆盖度信息;与LSMA模型相比,MESMA模型反演的FVC值与地面实测数据的相关系数从0.766提高到0.838,均方根误差从0.375减少到0.196.     

基于实测光谱混合像元分解的苹果园地遥感提取技术

以山东省栖霞市为研究区,对苹果花期的TM影像进行混合像元分解,提取苹果园地信息.基于实测地物光谱端元,利用小波变换对线性分解模型进行改进,采用实测端元改进后线性分解模型、实测端元线性分解模型、TM影像端元线性分解模型分别提取研究区苹果园地信息,并以ALOS数据进行精度评价.结果表明:经过精确的大气及地形校正后,可以利用实测光谱端元进行混合像元分解,面积精度＞97％,对丰度图像的归一化植被指数(NDVI)值与ALOS数据的平均NDVI值进行回归分析,R2＞0.8;利用小波变换对线性分解模型进行改进,可在一定程度上提高分解精度.     

基于地-空遥感耦合的冬小麦叶片氮积累量估算

利用不同冬小麦生态区同步的SPOT-5多光谱遥感影像、地面光谱数据和植株取样数据,提出一种基于波谱响应函数拟合和混合像元分解的纯净像元光谱提取方法,并对比分析了纯净像元光谱、模拟像元光谱和实测像元光谱与冬小麦叶片氮积累量（LNA）的定量关系.结果表明： 模拟像元光谱对叶片氮积累量的反演效果较好,纯净像元光谱反演效果次之,实测像元光谱最差;但基于模拟像元光谱的LNA监测模型不能直接外推至空间尺度.模型检验结果表明,基于纯净像元光谱的LNA监测模型在2个小麦生态区均具有较好的精度和稳定性,该方法综合利用了地-空遥感的优点,可以推广应用到其他不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感数据,从而为区域性冬小麦氮素营养状况的遥感监测提供技术依据.     

雪灾对草地畜牧业影响的评价模型及方法研究--以新疆阿勒泰地区为例

根据草地畜牧业的特点,建立了以草地、家畜、饲料储备和牧区人文经济为主体的四类三级雪灾评价指标体系。通过格栅获取法和模糊Borda数分析法,确定了指标体系各因素的权重,建立了雪灾对草地畜牧业影响的定量评价和雪灾损失计算模型。提出了以载畜量、受灾面积、积雪与牧草高度之比和气候为变量因子的不同等级雪灾损失指数模型。用模糊评价和德尔菲法相结合的方法,综合评价了雪灾对草地畜牧业的影响。结果表明：雪灾对草地畜牧业的有利影响度为0．481,不利影响度为6．8。以新疆阿勒泰地区为例,估算了该区2000年雪灾对草地畜牧业影响的综合评价值和损失率,取得了较好的效果。     

基于几何光学模型的毛竹林郁闭度无人机遥感定量反演

基于几何光学模型,探讨无人机遥感数据在毛竹林郁闭度定量反演中的应用,并分析了无约束和全约束两种混合像元分解对反演结果的影响.结果表明:利用无人机遥感数据与几何光学模型在一定程度上能够实现毛竹林郁闭度的估算,但不同混合像元分解方法反演精度差异较大;相对于无约束混合像元分解而言,全约束混合像元分解反演得到的郁闭度精度高,其反演郁闭度与野外实测数据的相关系数达显著水平,决定系数R2为0.63,且均方根误差也很小,为0.04左右,能够较真实地反映毛竹林的实际情况.     

基于MODIS混合像元分解的湖南省森林碳密度反演

随着遥感技术的快速发展,基于遥感影像和地面样地的方法成为目前森林碳密度估算的常用手段.然而由于混合像元的存在严重制约了区域森林碳密度反演精度的提高,特别是MODIS这种低空间分辨率影像.本研究以MODIS影像和固定样地为数据源,开展森林碳密度的反演研究.首先利用不带约束、带约束的线性分解和非线性分解3种方法进行混合像元分解,导出不同土地利用/覆盖类型的丰度图;然后采用结合和未结合丰度图的序列高斯协同模拟算法对湖南省森林碳密度进行反演.结果表明： 3种混合像元分解模型中,带约束线性分解估计的地物丰度精度最高（平均均方根误差0.002）,明显优于不带约束线性分解和非线性分解模型;通过将混合像元分解模型和序列高斯协同模拟算法结合,森林碳密度反演精度从74.1%提高到81.5%,均方根误差从7.26减小到5.18;2009年湖南省森林碳密度的平均值为30.06 t·hm^-2,变化范围介于0.00～67.35 t·hm^-2之间.这表明混合像元分解在提高区域和全球尺度森林碳密度反演精度方面显示出巨大的潜力.     

基于遥感和GIS的土地利用分类方法及其在土地退化程度分析中的应用——以陕西横山雷龙湾地区为例

基于陕西省横山县雷龙湾地区的遥感ETM＋影像,分别采用最大似然法和光谱角制图分类（SAM）方法进行了该区的土地利用类型分类。其中,光谱角制图分类利用最小噪声分离（MNF）及像元纯净指数（PPI）方法提取研究区的地类终端端元,在此基础上绘制土地利用类型图。最大似然法对水体及耕地的分类精度较高,而其它地类精度稍差,沙地有较大漏分;而基于像元纯净指数的光谱角制图法分类对沙地、水体分类效果较好,对建筑用地和非建筑用地区分度较高,但林地和草地有一定混分。根据研究区反照率影像、NDVI以及湿度图像构造了一个土地退化程度指数模型,并选择一定的系数对研究区的土地退化程度进行了分类,利用GIS软件成图输出。利用光谱角制图分类的纯净像元样本进行比较分析,发现土地退化程度指数与土地利用的相关性较强,表明该方法可以较好地反映当地的土地退化程度情况。     

灌丛化草原灌木和草本植物光谱特征差异及灌木盖度反演——以内蒙古镶黄旗为例

灌丛化草原已成为我国干旱、半干旱地区一种重要的植被类型,但目前有关灌丛化草原灌木和草本植物光谱特征以及灌木盖度的遥感反演研究鲜有报道。相比传统的野外调查方法,基于遥感影像的灌木盖度反演为实现长时间、大范围灌丛化草原灌木盖度监测提供了可能。该研究综合利用灌木和草本植物光谱特征差异以及季相差异,以内蒙古镶黄旗灌丛化草原区为例,通过线性模型和多端元混合光谱分解模型,实现了利用中分辨率Landsat卫星影像的灌木盖度反演。对镶黄旗优势灌木和草本植物群落的光谱特征分析表明,小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)灌木群落的红边斜率、归一化植被指数和改进红边归一化植被指数值均高于以羊草(Leymus chinensis)、克氏针茅(Stipa krylovii)为优势种的草本植物群落,并且其红边位置有"红移"趋势。两种模型反演所得镶黄旗灌丛化草原区灌木盖度平均值均为13%,绝大多数区域灌木盖度低于25%。相比基于盛夏时节影像的多端元混合光谱分解模型,利用灌木和草本植物季相特征差异建立的基于初秋时节影像的线性模型更适合灌丛化草原灌木盖度的遥感反演。     

干旱区荒漠稀疏植被覆盖度提取及尺度扩展效应

选择线性混合像元分解模型、亚像元模型、最大三波段梯度差法模型以及修正的三波段梯度差法的2个变异模型来提取植被覆盖度,结合地面实测数据,探讨了提取干旱区荒漠稀疏植被覆盖度信息的适宜模型,并以简单平均法模拟了不同尺度的覆盖度影像,通过尺度上推检验了模型在MODIS尺度上的反演效应.结果表明：线性混合像元分解模型反演覆盖度的精度高于其他模型,适于稀疏植被地区,但端元的正确选取较难,从而影响其运用;亚像元分解模型是一个通用模型,植被分类图越精细,通过亚像元分解模型得到的覆盖度精度越高,但这也同时意味着该模型需要测定大量的输入参数;最大三波段梯度差法的算法简单、易于操作,其在农田等中高植被覆盖区及裸土区的预测值与实测值接近,但对干旱区稀疏植被的估计精度偏低;修正后的三波段最大梯度差法模型在稀疏植被覆盖区的预测值与实测值基本一致,在不同尺度上反演的覆盖度信息与实测值的一致性较好.该方法可有效提取干旱区低覆盖度植被信息.     

新疆阿勒泰牧区雪灾遥感监测体系构建与灾害评价系统研究

It is of significance to establish an integrated evaluation system of snow disaster in northern pastoral areas.Based on the NOAA satellite digital images,field observation data,and maps of grassland type and seasonal pastureland,this paper selected the winter and spring pasturelands in Aletai region of Xinjiang as the main area of snow disaster-remote sensing monitoring.With affecting factors of economy and the characteristics of natural resource distribution comprehensively analyzed,and using 3S techniques and field survey information,a fundamental information processing model for integrated evaluation of snow disaster was built up,and snow disaster-spatial evaluation indices and damage level systems were constructed.Natural and social systems and 20 indices were selected in snow disaster evaluation indicator system.Four principal factors,i.e.,snow cover area,snow depth on grassland,persistence days of low temperature,and livestock death rate,were used as the grading indices of snow disaster damage level,and the models of snow disaster identification and loss estimatation were set up to quantitatively analyze snow disaster.The results indicated that the system could accurately reflect the details of snow hazard grade and the situation of a disaster in temporal and spatial scales,which would help to carry out the dynamic monitoring and scientific estimatation of big area’s snow disaster in pastoral region.     

北疆牧区雪灾预警与风险评估方法

在分析北疆牧区畜牧业生产与雪灾分布特征的基础上,利用RS、GIS和地面监测资料,从草地抗灾力、家畜承灾体和积雪致灾力3个子系统中选择9个因素作为预警参评因子,用家畜死亡率作为风险评估因子,构建了一个在完全放牧状态下的牧区雪灾预警与风险评估体系和模式.采用多层次综合法和目标线性加权函数法,建立了雪灾预警分级模型、判别模型和风险评估模型,据此可对草地和家畜抵御雪灾的强度和雪灾的风险期望损失进行动态预警与评估.北疆牧区雪灾预警与风险评估模型的精度分别达85%和72%.     

半干旱黄土丘陵区多元化草地建设技术研究

针对黄土丘陵区草地退化,水土流失严重,草地畜牧业生产力低等问题,于1995～2002年在半干旱黄土丘陵区的安塞县进行了多元化草地建设试验研究。引种、驯化生态经济型优良草种20余种(包括品种、类型),建设高产、优质单播及混播人工草地和利用耐牧草种改良天然草地,为在半干旱黄土丘陵区充分利用水土资源,改良大面积天然草地,提高其生产力和生态、经济效益,及在退耕坡地建设人工草地,为促进农牧业可持续发展提供物质基础及科学依据。     

青藏高原草地产量与草畜平衡变化

深入了解青藏高原草地生产力与草畜平衡状态的变化,是青藏高原生态屏障建设和生态环境保护的基础。利用遥感植被指数和叶面积指数产品,基于VIP生态水文过程模型,模拟分析了青藏高原2000—2018年间草地生产力的时空格局,并结合同期农牧业统计资料,分析了青藏高原县域尺度草畜平衡状态的变化。结果表明:青藏高原草地多年平均净初级生产力(NPP)为158.4 g C·m^-2·a^-1;近20年来草地生产力上升趋势明显,显著上升面积的比例为44.7%。气候变暖、降水量增加、草本植物生长期延长和大气CO₂浓度升高是青藏高原草地生产力提高的主要驱动因素。基于草场产量估算的青藏高原平均理论载畜量为1.17 SU·hm^-2,年增长率为0.011 SU·hm^-2。2000年以来青藏高原草地超载情况总体趋于好转,严重超载县的面积比例已降至20%以下,其中超载程度较严重的地区,畜牧业的维持和发展主要依靠作物秸秆补饲。研究结果可为区域农牧业结构调整和生态环境保护提供科学依据。     

毛乌素沙化草地景观生态分类与排序的研究

 本文通过对毛乌素沙地景观生态数据的处理与分析,以广泛应用于植被科学的数量分类方法TWINSPAN为工具,对毛乌素沙地景观生态类型进行了自上而下的等级式的数量分类研究,并与实际情况相结合,提出了毛乌素沙化草地景观生态分类系统。然后又利用算法上与TWINSPAN相似的DCA对沙化草地景观生态类型进行了排序分析,并与数量分类结果相结合,辅以逐步回归分析等多元分析方法,对所划分的各景观生态类型之间的关系进行了分析与探讨,指出毛乌素沙化草地具有较为丰富的景观生态类型,地下水位,覆沙厚度,基质类型控制着沙化草地景观生态类型的发生与演化;提出了毛乌素沙化草地景观生态的演化模式。本文还表明,TWINSPAN和DCA是景观生态研究比较有效的数量分析方法。     

东北地区农田防护林结构对林网内积雪分布格局的影响

东北地区冬季降雪是农田土壤水分的重要来源．探索农田防护林结构对林网内积雪分布格局的影响,是经营实践中如何依据疏透度指标来指导农田防护林结构调控的关键问题．通过由3个不同疏透度林带组成的林网内积雪深度的测定,对农田积雪分布格局进行了研究．结果表明,林网的结构对农田积雪分布产生较大影响．疏透度不同的林网内积雪分布的空间格局有明显差别。而且疏透度差异越大。分布格局的差异越显著．其中,在疏透度为φ2w=0．579、φ2s=0．268的林网内,农田积雪分布比较均匀,总体上整个农田积雪深度较为一致．这样,可依据疏透度与积雪分布格局的这种关系。指导冬季防护林带的结构调控与优化经营．     

沙尘暴的危害及农业防治措施

沙尘暴是一种灾害性天气现象,它的发生与地表植被状况有密切关系,冬春季节农田裸露和退化草地植被覆盖度低是沙尘暴的主要沙尘来源,采用农业措施整治裸露农田和退化草地是沙尘源治理的关键。本文从沙尘暴的时空分布特征、沙尘暴成因、沙尘暴的危害和沙尘暴的农业防治措施等方面进行了论述,强调了以农业措施作为沙尘源治理技术核心的观点。农业措施主要包括:(1)调整农业种植结构,改变北方目前单一的种植方式,推广粮草混作技术、粮草间作套种、草田轮作,将牧草和越冬作物(冬小麦、冬牧70黑麦等)引入农田耕作系统,增加农田冬春季节的地表覆盖;(2)推广保护性耕作制度,通过免耕、提高留茬量和留茬高度,增加冬春季根茬固土能力和地表秸秆覆盖;(3)加强草原保护和建设,通过严禁新的草原开垦,严格限制超载放牧,禁止滥采滥挖,推广分区轮牧和舍饲圈养,加大围栏封育的力度等措施恢复和重建草原植被;(4)发展集约化农牧业,推广集约化种植和养殖技术,把人们的生产活动集中在条件较好的土地上,减少沙化农田和草地压力。     

草原畜牧业温室气体排放现状、问题及展望

草原畜牧业生产系统是一个涉及环境、经济、社会多层面、且系统内部气候-土壤-草地-家畜-管理之间相互作用的复杂的社会生态系统。草原不仅为人类提供所需要的肉奶,也提供了多种生态系统服务。然而,草原畜牧业也是主要的温室气体排放源之一。减缓畜牧业温室气体排放的研究已成为当前气候变化科学研究关注的焦点。综述了国内外草原畜牧业温室气体排放研究现状,指出现有研究的不足主要集中在以下3个方面：（1）虽然生命周期评价方法广泛应用于草原畜牧业温室气体排放研究,但是存在诸多问题,导致目前的研究框架体系尚不完善,特别体现在以下几方面：是否考虑外部输入、是否考虑土壤有机碳、畜牧业温室气体排放强度指标的选择等;（2）缺乏单一环节减缓措施对草原畜牧业整体温室气体减排效果的研究;（3）目前对影响草原畜牧业温室气体排放强度的因素主要集中在生态系统层面的分析,忽略了社会系统的作用,无法反映社会系统与生态系统的相互反馈机制,导致机制阐释不完善。综上所述,未来仍需从以下三方面开展研究：（1）完善草原畜牧业研究框架体系及提升研究方法;（2）加强对单一环节减缓措施对草原畜牧业温室气体整体减排效果的综合评价;（3）基于社会生态系统的角度深入研究影响草原畜牧业温室气体排放强度差异的机制。一方面,这有助于深入理解草原畜牧业温室气体排放强度情况,也为低碳型草原畜牧业发展政策的制定提供思路借鉴;另一方面对于科学合理的可持续利用草场和恢复草地生态环境均具有重要意义。